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公开(公告)号：CN112465810A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011477224.3
申请日：2020-12-15
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明为克服卷积神经网络直接应用于纺织品的疵点检测分类会存在检测效率低、效果不理想的缺陷，提出一种纺织品疵点的检测分类方法，包括以下步骤：采集纺织品疵点图像组成数据集，并对数据集进行预处理；将经过预处理的数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建增强型Alexnet卷积神经网络；将训练集输入增强型Alexnet卷积神经网络中进行训练，调整其参数并保存；将验证集输入完成训练的增强型Alexnet卷积神经网络中进行验证，输出得到纺织品疵点的检测分类结果，并计算其准确率；若准确率低于预设的阈值，则重新进行训练；将测试集输入完成训练的增强型Alexnet卷积神经网络中，输出得到纺织品疵点的检测分类结果。
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